多源异构数据融合的痛点在于数据的低价值密度性和分散性。数据的多源异构性增加了数据聚合的难度,导致数据价值极度零散,使得数据融合方法面对多源异构大数据无的放矢,无法有效关联零散价值的数据。隐私集合求交(Private Set Intersect...多源异构数据融合的痛点在于数据的低价值密度性和分散性。数据的多源异构性增加了数据聚合的难度,导致数据价值极度零散,使得数据融合方法面对多源异构大数据无的放矢,无法有效关联零散价值的数据。隐私集合求交(Private Set Intersection,PSI)不但可以使数据方放心提供数据,还可以将多源异构数据价值有效融合,是挖掘有效数据开展数据融合工作的新工具。为此,文章针对异构数据的整合、数据的多源以及大规模数据的并行处理3类问题,给出多源异构数据融合的3个新思路。展开更多
社会网络应用已无处不在,在健康医疗领域也是如此.同时,传感器网络的发展也面临新的形势.在真实世界中,有许多因素(如社会关系、历史健康状态和个人属性信息)都能对健康状态检测?预测结果产生影响.然而,却很少有相关文献能够系统阐述新...社会网络应用已无处不在,在健康医疗领域也是如此.同时,传感器网络的发展也面临新的形势.在真实世界中,有许多因素(如社会关系、历史健康状态和个人属性信息)都能对健康状态检测?预测结果产生影响.然而,却很少有相关文献能够系统阐述新形势下在一个动态社会网络中节点用户健康状态如何进行检测?预测以及不同因素对用户健康状态影响到何种程度.首先描述一种新颖的医疗物联网:医疗社会网络(medical social networks,MSNs);然后统一考虑社会关系、历史健康状态和用户属性对网络用户健康状态检测结果的影响,提出一种新的基于时-空概率因子图模型(temporal-spatial factorgraph model,TS-FGM)的网络用户健康状态检测?预测方法.在Twitter数据集上对所提出的模型进行了验证,并在一个真实的临床医疗数据集上与SVM基线算法进行了对比实验.实验结果表明所提出的TS-FGM模型是有效的,健康状态检测方法也在一定程度上优于基线方法.展开更多
文摘多源异构数据融合的痛点在于数据的低价值密度性和分散性。数据的多源异构性增加了数据聚合的难度,导致数据价值极度零散,使得数据融合方法面对多源异构大数据无的放矢,无法有效关联零散价值的数据。隐私集合求交(Private Set Intersection,PSI)不但可以使数据方放心提供数据,还可以将多源异构数据价值有效融合,是挖掘有效数据开展数据融合工作的新工具。为此,文章针对异构数据的整合、数据的多源以及大规模数据的并行处理3类问题,给出多源异构数据融合的3个新思路。
文摘社会网络应用已无处不在,在健康医疗领域也是如此.同时,传感器网络的发展也面临新的形势.在真实世界中,有许多因素(如社会关系、历史健康状态和个人属性信息)都能对健康状态检测?预测结果产生影响.然而,却很少有相关文献能够系统阐述新形势下在一个动态社会网络中节点用户健康状态如何进行检测?预测以及不同因素对用户健康状态影响到何种程度.首先描述一种新颖的医疗物联网:医疗社会网络(medical social networks,MSNs);然后统一考虑社会关系、历史健康状态和用户属性对网络用户健康状态检测结果的影响,提出一种新的基于时-空概率因子图模型(temporal-spatial factorgraph model,TS-FGM)的网络用户健康状态检测?预测方法.在Twitter数据集上对所提出的模型进行了验证,并在一个真实的临床医疗数据集上与SVM基线算法进行了对比实验.实验结果表明所提出的TS-FGM模型是有效的,健康状态检测方法也在一定程度上优于基线方法.
